Метода процене динамичког СОЦ батерије?

Автор: Iflowpower – Портативті электр станциясының жеткізушісі

Од развоја технологије батерија, многе врсте метода које се користе за процену СОЦ-а су се већ појавиле. Постоје само традиционалне тренутне интегрисане методе, унутрашњи отпор батерије, методе испитивања пражњења, методе напона отвореног кола, напони оптерећења и иновативније методе Калмановог филтрирања. Фази логичка теорија и неуронске мреже итд.

То је тренутно једна од чешћих метода процене СОЦ у области система управљања батеријама, а суштина је процена СОЦ батерије акумулацијом или пражњењем електричне енергије акумулацијом или пражњењем акумулацијом или пражњењем. Истовремено, према брзини пражњења и температури батерије. Одређена накнада за процењену СПЦ.

Ако је батерија дефинисана као СОЦТ0 када је батерија почетна у почетном стању пуњења и пражњења, тада је преостали капацитет батерије СОЦ након Т: к, К је називни капацитет батерије, а Н је ефикасност пуњења и пражњења, која се назива и кулонска ефикасност, његова вредност Одређује се брзина пуњења и пражњења батерије, И је струја Т. Тренутна интегрисана метода је релативно једноставна и поуздана од осталих метода процене СОЦ, а вредност СОЦ батерије може се динамички проценити, тако да се широко користи. Међутим, овај метод такође има два ограничења: једно, метода струјног интеграла захтева унапред почетну СОЦ вредност батерије и прецизно прикупља струју која тече у или из батерије, како би грешка у процени била што мања; друго, овај метод се заснива само на спољашњим карактеристикама батерије, а брзина самопражњења батерије, степен старења и однос пуњења и пражњења СОЦ батерије се у одређеној мери занемарују.

Дуготрајна употреба такође може проузроковати проширење грешке мерења, па је неопходно увести Повезане корективне коефицијенте. Исправити грешке акумулације. (2) Метода испитивања пражњења Метода испитивања пражњења је да се непрекидно пражњење константном струјом пражњења све до граничног напона батерије, помножи време које користи овај процес пражњења са вредношћу величине струје пражњења, односно преосталим капацитетом батерије. Метода генерално користи ову методу као методу калибрације СОЦ батерије или у касном одржавању батерије, и релативно је једноставна, поуздана, а резултат је релативно тачан без познавања вредности СОЦ батерије.

Све ефикасно. Међутим, постоје два недостатка у методи испитивања пражњења: Прво, процес испитивања ове методе захтева доста времена; друго, када се користи овај метод, потребно је уклонити циљну батерију из електричног возила, тако да се метода не може користити за израчунавање Повер батерије у радном стању. (3) Метода напона отвореног кола заснива се на односу промене између напона отварања батерије и ОЦВОТАГЕ, ОЦВ) и унутрашње концентрације литијум јона батерије, и индиректно се уклапа у одговарајући однос између њега и СОЦ батерије.

Приликом обављања стварног рада, потребно је испразнити батерију након што се батерија напуни са фиксним односом пражњења (обично 1ц) док се пражњење не заустави, а однос између ОЦВ и СОЦ се добије према процесу пражњења. Када је батерија у стварном радном стању, тренутни СОЦ батерије се може добити проналажењем ОЦВ-СоЦ релационе табеле према вредности напона на оба краја батерије. Иако је метода ефикасна за различите батерије, она такође има самодефекте: Прво, циљној батерији се мора оставити да одстоји више од 1 х пре мерења ОЦВ, чиме се равномерно распоређује унутрашњи електролит у батерији да би се добио стабилан крајњи напон; друго, батерија је на различитим температурама или током различитог животног века, иако је отворени круг исти, стварни СОЦ се може разликовати, а резултат мерења није загарантован да ће бити потпуно тачан дуготрајна употреба ове методе.

Према томе, метода напона отвореног кола је иста као и метода испитивања пражњења, не примењује се на процену СОЦ батерије која ради. (4) Калманова метода филтрирања КАЛМАНова метода филтрирања је нова врста оптимизованих података о саморегресији филтрираних у „Новим достигнућима теорије линеарног филтрирања и предвиђања“ 1960-их. алгоритам.

Суштина алгоритма је да се стање сложеног динамичког система може оптимизовати за стање сложеног динамичког система по принципу минималних средњих вредности. Нелинеарни динамички системи ће бити линеарни у модел простора стања система у Калмановом методу филтрирања. Када је стварна примена, систем се ажурира са посматраном вредношћу тренутног времена, праћеном посматраном вредношћу тренутног времена.

Режим „Прогноза – Мерење – Исправљено“, елиминишући одступања и сметње система насумично. Када се СОЦ погонског склопа процени помоћу Калманове методе филтрирања, батерија се претвара у модел простора стања у облику система напајања, а СОЦ постаје променљива стања унутар модела. Успостављени систем је линеарни дискретни систем.

Пошто Калманова метода филтрирања не само да исправља почетну грешку система, она може ефикасно да потисне системску буку, тако да постоји значајна вредност примене у СОЦ процени батерија за напајање електричних возила у условима рада. Међутим, метода такође има недостатке у две тачке: прво, Калманова метода филтрирања процењује тачност СОЦ-а у великој мери зависи од тачности модела батерије, сама радна карактеристика је веома нелинеарна снага батерије, у Калмановом методу филтрирања Након линеаризације, неизбежно је да нема грешке, а ако се модел успостави, процењени резултат није неопходан; друго, метод који је укључен је веома компликован, количина прорачуна је изузетно велика, а израчунати период обрачуна је дужи и захтеви за хардверским перформансама. (5) Метода неуронске мреже Метода неуронске мреже је аналогни људски мозак и његов неурон који се користи за рад са новим типом алгоритма за нелинеарне системе.

Не захтева дубинско истраживање унутрашње структуре батерије, већ само унапред извлачење великог броја радних карактеристика из циљне батерије. Унесите СОЦ вредност у серији из излазног узорка и унесите је у систем успостављен коришћењем методе. Метода је релативно једноставна у каснијој обради, односно може ефикасно да избегне грешку Калманове методе филтрирања да би модел батерије направио као линеаризацију и може да добије динамичке параметре батерије у реалном времену.

Међутим, пред-радни обим методе неуронске мреже је релативно велик, и потребан је велики број више и свеобухватних података о циљном узорку да би се систем обучио. Метод обучавања података и обуке у великој мери утиче на тачност процене СОЦ-а. Поред тога, под сложеним дејством температуре батерије, односа самопражњења и старења батерије, метода се користи за процену вредности СОЦ истог сета батерија дуго времена, а његова тачност ће такође бити велики попуст.

Стога, ова метода није баш уобичајена у раду процене СОЦ батерије.